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篇名
廣義知網詞彙意見極性的預測
並列篇名
Predicting the Semantic Orientation of Terms in E-HowNet
作者 李政儒游基鑫陳信希
中文摘要
詞彙的意見極性是句子及文件層次意見分析的重要基礎,雖然目前已經存在一些人工標記的中文情緒字典,但如何自動標記詞彙的意見極性,仍是一個重要的工作。這篇論文的目的是為廣義知網的詞彙自動標記意見極性。我們運用監督式機器學習的方法,抽取不同來源的各種有用特徵並加以整合,來預測詞彙的意見極性。實驗結果顯示,廣義知網詞彙意見極性預測的準確率可到達92.33%。
起訖頁 21-36
關鍵詞 廣義知網情緒分析情緒字典語義傾向向量支援機
刊名 中文計算語言學期刊  
期數 201206 (17:2期)
出版單位 中華民國計算語言學學會
該期刊-上一篇 Transitivity of a Chinese Verb-Result Compound and Affected Argument of the Result Verb
該期刊-下一篇 Frequency, Collocation, and Statistical Modeling of Lexical Items: A Case Study of Temporal Expressions in Two Conversational Corpora
 

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